基于云的管理系统是必要的，因为智能鞋履硬件缺乏训练和优化复杂深度学习模型所需的计算能力。 它充当了将原始数据从鞋子的有限环境传输到强大的外部服务器的桥梁，从而实现了原本不可能的大量处理任务。
智能鞋履产生的海量原始传感器数据需要能够进行大规模存储和高性能计算的架构。云提供了归档这些数据并促进 DeepHAR 等算法的持续迭代以实现长期准确性所需的基础设施。
中间件在数据处理中的作用
弥合软硬件差距
管理系统充当位于物理传感器和分析后端之间的关键中间件。其主要功能是无缝管理数据收集、同步和远程转发过程。
传输原始信号
深度学习需要细粒度的数据，而不仅仅是摘要。该系统负责将大量原始传感器信号从设备传输到云端，确保用于训练的输入数据的完整性。
克服计算限制
访问强大资源
智能鞋履受电池寿命和物理尺寸的限制，这限制了其处理能力。通过将数据卸载到云端，该系统可以利用能够处理模型训练所需的大量数学运算的强大计算资源。
实现复杂优化
诸如DeepHAR 网络之类的模型包含复杂的结构，需要大量的处理能力来进行调整。云环境允许进行复杂的参数优化，而这在鞋子的微控制器上是无法本地完成的。
长期模型改进
归档海量数据集
优化不是一次性的事件；它需要历史背景。云架构便于归档海量数据集，从而创建随时间推移的丰富运动模式库。
持续迭代
访问这些归档数据可以实现算法的持续迭代。通过在不断扩展的数据集上不断重新训练模型，该系统确保了长期预测准确性的提高。
理解权衡
连接依赖性
虽然云提供了卓越的性能，但它引入了对网络稳定性的依赖。该系统依赖于大数据包的成功传输，这意味着没有可靠的同步通道就无法进行优化。
反馈延迟
由于大量处理是在远程进行的，因此在数据收集和模型更新之间存在固有的延迟。这种架构优先考虑长期准确性和模型深度，而不是即时的设备端学习。
为您的目标做出正确选择
要有效地为智能鞋履利用基于云的系统，请考虑您的具体优化目标：
- 如果您的主要重点是模型准确性：优先考虑云架构来归档所有原始传感器信号，因为这些历史数据对于训练复杂的 DeepHAR 网络至关重要。
- 如果您的主要重点是设备寿命：将所有繁重的训练任务卸载到云中间件，以减少鞋履电池和硬件的处理负载。
通过利用云，您可以将智能鞋履从简单的数据收集器转变为智能的、不断发展的预测工具。
摘要表：
| 特征 | 设备端处理 | 基于云的管理 |
|---|---|---|
| 计算能力 | 有限（微控制器） | 高性能服务器 |
| 数据处理 | 仅实时摘要 | 海量原始数据归档 |
| 模型复杂性 | 简单/预训练模型 | DeepHAR 和复杂迭代 |
| 电池影响 | 处理期间耗电量大 | 低（处理已卸载） |
| 优化目标 | 即时、基本反馈 | 长期预测准确性 |
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参考文献
- Luigi D’Arco, Huiru Zheng. DeepHAR: a deep feed-forward neural network algorithm for smart insole-based human activity recognition. DOI: 10.1007/s00521-023-08363-w
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
